2015 Fiscal Year Research-status Report
時空間的異種情報の統合・連携予測による災害時変動下の道路交通情報解析
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26350451
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
佐治 斉 静岡大学, 情報学部, 教授 (10283334)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 裕之 総務省消防庁消防大学校(消防研究センター), 技術研究部, 大規模火災研究室長 (70358795)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 安心の社会技術 / 災害時道路交通情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず、前年度から実施していた上空画像と地図の位置合わせに関する評価を実際に撮影された上空画像（ヘリコプター画像）とデジタル地図との間の位置ずれの長さを計測することにより行った。また、大規模災害により生じた地上における局所的な変化情報と、広域にわたる被災状況や道路状況などの変化情報を、その領域を撮影したヘリコプター画像や衛星画像などの上空画像の解像度に適合した画像処理手法により、画像から認識し解析する手法を考案した。また、車両が保持しているプローブカー情報により、道路区間ごとの局所的な車両の混雑度を算定する手法も考案した。
なお、従来のカラー可視画像を利用する手法では、災害発生時の雲量等の天候の状況により、データの撮影可能性が左右されたり、データの入手時間がかかるという問題店があった。そのため本研究では、雲量等の天候に左右されず広域の地上解析が可能なSAR(合成開口レーダー）による衛星画像を用いることで、即時性や汎用性をより高める手法も検討した。またSAR画像を用いることで、可視画像の活用では困難であった津波や豪雨等による浸水地域の判別がより確実に容易になった。
さらに、サンプリング間隔の粗いプローブカーデータを用いることで、短時間での解析の実現と、提供される個々の車両の匿名性を維持しつつ、検出精度の向上を目指した。そのため、連続しているが一定距離離れているプローブカーデータのサンプリング地点間を結んだ線分を中心とする楕円領域を作成し、その領域の重なり具合により車両の混雑度の概算を求める手法を考案した。この手法により、プローブカーの詳細な経路が識別できなくても、一定領域内の車両の混雑具合が判定できることとなった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の課題である、上空画像と地図の位置合わせに関する評価、上空画像とプローブカー情報を用いた局所的な変動情報抽出、および広域における被災状況や道路状況の情報抽出手法の検討を実施した。また、それぞれの情報抽出手法について、計算機上で処理する手法を考案し実装した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの検討を踏まえて、地震災害等により甚大な被害を受けた地域において実際に撮影された上空画像を用いた実験を行い、認識率等の評価を行う。また、実験結果を踏まえて、実社会で活用可能なシステムの具体的な要求仕様を検討する。
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